## Journal Publicuho
ISSN 2621-1351 (online), ISSN 2685-072 9 (print) Volume 7 No 2 (May-July 2024) pp.591-603 Accredited SINTA 4 , SK.NOMOR 105/E/KPT/2022 Open Access at: https://journalpublicuho.uho.ac.id/index.php/journal/index DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412

## ANALISIS PEMELIHARAAN PREDIKTIF KENDARAAN OPERASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE
Islamia Nuraini 1 , Arnowo Hari Wibowo 2 , Muhammad Asrol 3 , Taufik 4 , Dyah Lang Wilis 5 1,2, Industrial Engineering Department, BINUS Graduate Program – Master of Industrial
Engineering, Bina Nusantara University Correspondet author : islamianuraini@gmail.com Jakarta, 11480, Indonesia

## Abstract
Utilizing  the  team  to  carry  out  operational  vehicle  maintenance  activities  is  crucial  to maintaining  smooth  mobility.  Well-scheduled  maintenance  can  prevent  unexpected problems  and  minimize  disruption  to  vehicle  operations.  The  problem  is  that  the implementation  of  operational  vehicle  maintenance  policies  is  not  yet  optimal.  The  aim  of this  research  is  to  focus  on  operational  vehicles  so  that  use  is  not  disrupted  so  that  mobility runs  smoothly,  maintenance  scheduling  is  needed.  Completion  of  this  research  method will use  the  Naïve  Bayes  and  Decision  Tree  data  mining  applications.  This  research  produces  a comparison  of  the  two  data  mining  applications  to  determine  maintenance  performance with an accuracy level of the Naïve Bayes method of 33.33% and Decision Tree 75.00%. The results of the best algorithm performance analysis are used as a reference for implementing vehicle maintenance scheduling.
Keywords: Body Repair; Decision Tree;  General Repair;  Naïve Bayes; Periodic Maintenance;

## Vehicle maintenance

## Abstrak
Pendayagunaan  tim  melakukan  kegiatan  pemeliharaan  kendaraan  operasional  memang krusial  untuk  menjaga  mobilitas  yang  lancar.  Pemeliharaan  yang  terjadwal  dengan  baik dapat  mencegah  masalah  yang  tidak  terduga  dan  meminimalkan  gangguan  pada operasional  kendaraan.  Adapun  permasalahannya  pelaksanaan  kebijakan  pemeliharaan kendaraan  operasional  belum  optimal.  Tujuan  penelitian  ini  fokus  pada  kendaraan operasional supaya tidak terganggu penggunaan supaya mobilitas lancar, maka diperlukan penjadwalan  pemeliharaan.  Penyelesaian  metode  penelitian  ini  akan  menggunakan aplikasi  data mining  Naïve  Bayes dan Decision  Tree .    Penelitian  ini  menghasilkan perbandingan  pada  kedua  aplikasi  data  mining  tersebut  untuk  mengetahui  kinerja pemeliaharaan  dengan  tingkat  akurasi  metode Naïve  Bayes 33.33%  dan  Decision  Tree 75.00%.  Hasil  analisis  kinerja  algoritma  terbaik  digunakan  sebagai  acuan  implementasi penjadwalan pemeliharaan kendaraan.
Kata  Kunci:  Body  Repair;  Decision  Tree;  General  Repair,  Naïve  Bayes;  Perawatan  Berkala;

## Perawatan Kendaraan
Open Access at: https://journalpublicuho.uho.ac.id/index.php/journal/index Journal Publicuho is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Negara Indonesia mampu mengembangkan teknologi yang membantu kehidupan manusia. Manusia pada konteks ini sebagai user upaya untuk memperoleh informasi secara real  time.  Perkembangan  informasi  ini  mampu  mengelola  datamenjadi  sangat  mudah, sehingga  menghasilkan  suatu  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  user secara  akurat  dan  real

## ANALISIS PEMELIHARAAN PREDIKTIF KENDARAAN OPERASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE
Volume 7 Number 2 (May-July 2024), pp.591-603                                                          Islamia Nuraini. et.al DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412 Accredited SINTA 4 , SK. NOMOR 105/E/KPT/2022
time. Kebutuhan manusia terhadap penggunaan teknologi sudah menjadi kebutuhan yang mendasar bagi manusia, karena teknologi mampu meringankan pekerjaan. Perkembangan teknologi  saat  ini  mampu  menuntut  Masyarakat  supaya  lebih  up  to  date  dengan menguasai  wawasan  teknologi.  Lingkup  Perusahaan  juga  menggunakan  teknologi  untuk mengolah data dengan tujuan mencari kemudahan pada suatu pekerjaan menjadi lebih efektif  dan  efesien.  Hal  ini  juga  mempermudah  pekerjaan  terutama  melibatkan  banyak data dan pihak.
Kebutuhan  data  yang  diubah  menjadi  suatu  informasi  yang  didukung  dengan penggunaan  teknologi  ini  memiliki  proses  untuk  mengambil  data  dan  menemukan  pola pada sekumpulan data dengan metode ilmu data yang disebut data mining. Data mining mampu  merancang  studi  kasus  dengan  mengetahui  kebutuhan  user untuk meningkatkan nilai  positif  dari  user.  Oleh  karena  itu,  tujuan  utama  penelitian  ini  fokus  pada  perusahaan yang bergerak di bidang otomotif yang memiliki mobilitas operasional tinggi. User sebagai operator  di  lapangan  sangat  bergantung  pada  kendaraan  tersebut  untuk  operasional sehari-hari. Oleh karena itu pemeliharaan kendaraan sangat diperlukan untuk menghindari kerusakan yang dapat mengakibatkan operasional di lapangan terganggu.
Penelitian  ini  menggunakan  data historis kendaraan  untuk memprediksi  kendaraan tersebut  akan  kembali  ke  dealer  kendaraan  untuk  dilakukan  pemeliharaan.  Penelitian  ini mengusulkan pendekatan pemecahan masalah menggunakan Naïve Bayes dan Decision Tree .  Tujuan  penelitian  ini  menentukan  waktu  pemeliharaan  prediktif  kendaraan berdasarkan  database service  record menggunakan Naïve  Bayes dan Decision  Tree. Motivasi  penelitian  ini  untuk  melakukan  pemeliaharaan  prediktif  kendaraan  operasional menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  supaya  tepat  sasaran  dalam  pengambilan keputusan  dengan  menentukan  nilai  peluang  sehingga  perusahaan  mampu  menghitung cepat  dan  efisien  terhadap  kendaraan  operasional  yang  perlu  dilakukan  pemeliharaan secara  berkala.  Dikarenakan,  urgensi  permasalahan  selama  ini  perusahaan  tidak melaksanakan  pemeliharaan  berkala  secara  tepat  sasaran  terhadap  kendaraan operasional perusahaan itu optimalisasi rute, manajemen waktu, pemeliharaan preventive dan prediktif, downtime kendaraan, biaya  bahan bakar, biaya pemeliharaan, lingkungan, keberlanjutan,  keselamatan  dan  kepatuhan,  teknologi  dan  inovasi  perusahaan  terhadap pemeliharaan kendaraan operasional tersebut.
Penelitian tentang kendaraan operasional perusahaan melibatkan berbagai aspek yang  perlu  dioptimalkan  untuk  mencapai  efisiensi,  keandalan,  dan  keberlanjutan. Permasalahan  yang  dihadapi  mencakup  optimalisasi  rute,  pemeliharaan,  biaya operasional,  keselamatan,  kepatuhan  regulasi,  teknologi,  manajemen  pengemudi, pengelolaan  armada,  dan  analitik  data.  Mengatasi  permasalahan  ini  membutuhkan pendekatan  yang  holistik  dan  inovatif,  serta  penerapan  teknologi  modern  dan  praktik

## Journal Publicuho
ISSN 2621-1351 (online), ISSN 2685-072 9 (print) Volume 7 No 2 (May-July 2024) pp.591-603 Accredited SINTA 4 , SK.NOMOR 105/E/KPT/2022 Open Access at: https://journalpublicuho.uho.ac.id/index.php/journal/index DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412
manajemen yang baik. Kemudian, kontribusi penelitian ini mampu memberikan hasil yang signifikan  bagi  peningkatan  efisiensi,  pengurangan  biaya,  dan  peningkatan  keselamatan serta keberlanjutan operasional
Permasalahan  penelitian  ini  didukung  oleh  Thakur  dan  Singh  (2014) Prediction  of Online  Vehicle  Insurance  System  using  Decision  Tree  Classifier  and  Bayes  Classifier  A Comparative  Analysis. Penelitian  ini  tentang  tujuan  utama  dari  algoritma  pembelajaran adalah untuk membangun model dengan kemampuan generalisasi yang baik, yaitu model yang secara akurat memprediksi label kelas dari catatan yang sebelumnya tidak diketahui. Akurasi  atau  tingkat  kesalahan  yang  dihitung  dari  set  pengujian  juga  dapat  digunakan untuk membandingkan kinerja relatif dari pengklasifikasi berbeda pada domain yang sama. Namun,  hasil  akurasi  yang  diperoleh  baik  dan  tingkat  kesalahan  rata-rata  yang  diperoleh juga  dapat  diterima  untuk  rekaman  pengujian  yang  label  kelas  rekaman  pengujiannya tidak diketahui, di kedua pengklasifikasi. Dalam hal kompleksitas komputasi, Bayes Classifier berkinerja  lebih  baik  daripada Decision  Tree  Classifier di  sistem  kami.  Sedangkan Decision Tree Classifier memiliki kinerja lebih baik dibandingkan Bayes Classifier berdasarkan prediksi dalam sistem ini
Menurut  Attari,  Ejlaly  et  al  (2022) Application  of  Data  Mining  Techniques  for  the Investigation  of  Factors  Affecting  Transportation  Enterprises. Penelitian  ini  tentang menyajikan  tiga  teknik  penambangan  data  yaitu  pengelompokan,  aturan  asosiasi,  dan klasifikasi untuk menyelidiki faktor-faktor yang mempengaruhi biaya dan waktu transportasi jalan raya dan kereta api. Dengan menggunakan metode berdasarkan algoritma K-means dengan membandingkan empat pengelompokan, kami telah mengusulkan klasifikasi Naive Bayes (probabilistik)  untuk  menentukan  total  akurasi  persen  transportasi  hingga  97,91%. Terakhir, algoritma pohon klasifikasi seperti teori Bayesian dan hutan acak telah digunakan, dan hasil serta aturan keluaran telah dibandingkan. Artikel ini komprehensif dan baru dalam menggunakan  berbagai  parameter  efektif  transportasi  darat.  Kami  akan  memastikan efisiensinya dengan menggunakan kriteria (5v) (yang akan kami jelaskan sebagai gantinya) dan kemudian hasil di lapangan. Transportasi yang lebih besar, yang disebut transit darat, dapat digeneralisasikan antara kedua negara.
Menurut Irawana et al (2022) Comparison of Data Mining Classification Methods for Predicting Credit Appropriation through Naïve Bayes and Decision Tree Methods . Penelitian ini  tentang  enelitian  ini  terlihat  pada  penilaian  yang  kurang  tepat  terhadap  kemampuan debitur  dalam  melunasi  pinjaman  usahanya  sehingga  sering  menimbulkan  permasalahan kredit. Data  Mining digunakan  dalam  menilai  atau  memprediksi  kelayakan  kredit  calon debitur.  Penulis  mencoba  membandingkan  klasifikasi  data  mining  untuk  menganalisis prediksi kelayakan kredit melalui metode Naïve Bayes dan Decision Tree . Data calon debitur

## ANALISIS PEMELIHARAAN PREDIKTIF KENDARAAN OPERASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE
Volume 7 Number 2 (May-July 2024), pp.591-603                                                          Islamia Nuraini. et.al DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412 Accredited SINTA 4 , SK. NOMOR 105/E/KPT/2022
telah diolah melalui tahapan data mining dengan Naïve Bayes dan Decision Tree . Data diuji melalui  validasi  silang  k-folds  (k  =  10).  Hasil  penelitian  ini  adalah  akurasi  metode Decision Tree (J-48)  lebih  tinggi  dibandingkan  metode Naïve  Bayes .  Hasil  perbandingan  kedua algoritma tersebut adalah algoritma Decision Tree (J-48) mempunyai akurasi sebesar 95,24% dan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 79,59%.
Penelitian  ini  didukung  oleh  Juliane et  al  (2020)  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasikan  tren  pelanggaran  angkutan  barang  berdasarkan  data  pelanggaran yang ada di UPPKB. Data penelitian merupakan data primer yang diperoleh dari Direktorat Prasarana  Transportasi  Jalan  Kementerian  Perhubungan  melalui  sistem  jembatan  timbang online  (JTO).  Hasil  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  adalah  dapat  mengetahui  pola kecenderungan klasifikasi gangguan kendaraan angkutan barang berdasarkan hasil pohon keputusan algoritma C.45, sehingga hasil penelitian tersebut dapat dijadikan acuan dalam mengambil  keputusan  dan  membuat  kebijakan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa kinerja  akurasi  pada  pengujian  data  mining  untuk  klasifikasi  kecenderungan  gangguan kendaraan angkutan barang dengan 10 fold cross validation linear sampling.
Pendukung  penelitian  terdahulu  menurut  Jain,  Vasdev,  Sharma  et  al  (2022)
Systematic  literature  review  on  predictive  maintenance  of  vehicles  and  diagnosis  of vehicle's health using machine learning techniques dari industri otomotif, telah mengalihkan perhatian  mereka  ke  arah  pemeliharaan  prediktif.  Industri  otomotif  menganggap pemeliharaan  prediktif  sebagai  pemain  kunci  dalam  meningkatkan  servis  dan  kendaraan yang mereka kirimkan. Penting juga bagi pemilik kendaraan untuk mendiagnosis kendaraan untuk mencegah risiko yang mungkin dihadapi kendaraan dengan melakukan servis tepat waktu.  Manfaat  pemeliharaan  prediktif,  sulit  untuk  mendeteksi  kerusakan  pada  sektor otomotif  sejak  dini.  Hal  ini  disebabkan  terbatasnya  aksesibilitas  ke  sensor  dan  tidak tersedianya  beberapa  aplikasi  desain.  Namun,  dengan  kemajuan  teknologi  yang berkelanjutan,  metode  pembelajaran  mesin  (ML)  telah  menjadi  solusi  yang  tepat  untuk menganalisis  data  dan  mengembangkan  solusi  bahkan  ketika  data  terbatas.  Artikel  ini bermaksud  untuk  memberikan  tinjauan  literatur  tentang  teknik  ML  yang  digunakan  untuk pemeliharaan  prediktif  mobil  dan  diagnosis  kesehatan  kendaraan  menggunakan  ML. Tinjauan ini berfokus pada teknik pembelajaran mesin dalam praktiknya, ekstraksi data dari sistem diagnosis onboard, dan kesulitan yang dihadapi model
Pendukung  penelitian  dari  Goleiji  dan  Tarokh  (2015) Fraud  Detection  in  the Insurance  using  Decision  Tree,  Naïve  Bayesian  and  Support  Vector  Machine  Data  Mining Algorithms  (Case  Study  Automobile's  Body  Insurance) .  Penelitian  ini  tentang  tujuan memperoleh keuntungan finansial, klaim ini dilakukan. Saat ini, teknik penambangan data dapat  membantu  dalam  menentukan  kebenaran  dan  kesalahan  orang  yang diasuransikan.  Dalam  tulisan  ini,  tiga  metode  data  mining  yaitu  pohon  keputusan,  naif

## Journal Publicuho
ISSN 2621-1351 (online), ISSN 2685-072 9 (print) Volume 7 No 2 (May-July 2024) pp.591-603 Accredited SINTA 4 , SK.NOMOR 105/E/KPT/2022 Open Access at: https://journalpublicuho.uho.ac.id/index.php/journal/index DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412
Bayesian  dan  mesin  vektor  pendukung  telah  digunakan  untuk  mengidentifikasi  penipuan dalam asuransi bodi mobil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode pohon keputusan dengan  akurasi  sebesar  92,50%  memiliki  efisiensi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan metode  naïve  Bayesian  dengan  akurasi  sebesar  90,28%  dan  metode support  vector machine dengan akurasi sebesar 30,28%.
Pendukung  penelitian  menurut  Theissler  et  al  (2021) Predictive  maintenance enabled  by  machine  learning:  Use  cases  and  challenges  in  the  automotive  industry .  Studi kasus  ini  mengkategorikan  makalah  serta  menganalisisnya  dari  perspektif  aplikasi  dan  ML. Setelah itu, kami mengidentifikasi tantangan terbuka dan mendiskusikan kemungkinan arah penelitian.  Kami  menyimpulkan  bahwa  (a)  data  yang  tersedia  untuk  umum  akan meningkatkan kegiatan penelitian, (b) sebagian besar makalah bergantung pada metode yang diawasi yang memerlukan data berlabel, (c) menggabungkan berbagai sumber data dapat  meningkatkan  akurasi,  (d)  penggunaan  metode  pembelajaran  mendalam  akan semakin meningkat tetapi membutuhkan metode yang efisien dan dapat ditafsirkan serta ketersediaan data (yang diberi label) dalam jumlah besar.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menghasilkan  usulan  pendekatan  dalam pemecahan  masalah  menggunakan Naïve  Bayes dan Decision  Tree dengan  cara menentukan waktu pemeliharaan prediktif kendaraan berdasarkan tools database service record  didalam  perusahaan.  Rumusan  masalah  yang  dikaji  dan  dijawab  dalam  tulisan  ini antara lain Kapan kendaraan tersebut akan kembali ke dealer kendaraan untuk dilakukan pemeliharaan?

## METODE
Kajian yang dilakukan bersumber dari beberapa penelitian pendahulu Perusahaan perlu memprediksi kapan mesin dilakukan pemeliharaan. Metode menggunakan Algorithma Naïve Bayes untuk membantu menemukan prediksi dari 2 jenis pemeliharaan (WP: Preventive & WE: Emergency). Hasil menunjukan bahwa Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills sudah berjalan dengan baik (Pardede et al., 2022).
Pemeliharaan prediktif sangat penting dalam memelihara armada dan menjaganya agar tetap tersedia untuk beroperasi dengan waktu henti minimum. Hasil menggunakan Gradient Boosted Trees mencapai akurasi prediksi 41,24%. Manajer armada harus melihat data historis yang dimiliki dan membiarkan algoritma AI menemukan pola untuk diterapkan pada jadwal pemeliharaan prediktif yang lebih baik (AlGanem et al., 2022).

## Decision Tree
Decision  tree  adalah  algoritma  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi. Sebuah  decision  tree  terdiri  dari  beberapa  sim pul  yaitu  tree’s  roo,  internal  nod  dan  leafs.

## ANALISIS PEMELIHARAAN PREDIKTIF KENDARAAN OPERASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE
Volume 7 Number 2 (May-July 2024), pp.591-603                                                          Islamia Nuraini. et.al DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412 Accredited SINTA 4 , SK. NOMOR 105/E/KPT/2022
Konsep entropi digunakan untuk penentuan pada atribut mana sebuah pohon akan terbagi (split).  Semakin  tinggi  entropy  sebuah  sampel,  semakin  tidak  murni  sampel  tersebut.  Rumus yang  digunakan  untuk  menghitung  ent ropy  sampel  S  adalah  Entropy(S)  =  −p1log2p1– p2log2p2.  Pada  persamaan  1,  p1  adalah  proporsi  sampel  atau  grup  yang  akan  jatuh bangkrut dan p2 adalah proporsi untuk perusahaan yang tidak akan jatuh bangkrut

## Naïve Bayes
Klasifikasi Bayesian adalah klasifikasi statistik yang bisa memprediksi probabilitas sebuah class. Klasifikasi  Bayesian  ini  dihitung  berdasarkan  Teorema  Bayes  dengan  rumus  ini  P(H|X)  = P(H|X)P(H)  /  P(X)  memiliki  konteks  prediksi  kebangkrutan,  berdasarkan  rumus  di  atas, kejadian  H  merepresentasikan  kebangkrutan  perusahaan.  P(H)  adalah  prior  probability  di mana  dalam  kasus  ini  merupakan  probabilitas  perusahaan  yang  mendeklarasikan bangkrut.P(H|X)  merefleksikan  probabilitas  perusahaan  dengan  data  X  akan  mengalami kebangkrutan.  P(X|H)  adalah  posterior  probability  yang  menunjukkan  kemungkinan terjadinya  kebangkrutan  berdasarkan  prediktor  X.  P(X)  merupakan  prior  probability  dalam hal ini adalah probabilitas sebuah perusahaan dengan kriteria X.
Metode  penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  Agustus  2023  dengan  menggunakan  data historis  perawatan  kendaraan  operasional.  Untuk  metode  penelitian  dimulai  dengan mengumpulkan  service  record,  kemudian  melakukan  analisa  dengan  metode  Naïve  Bayes dan  Decision  Tree,  dan  terakhir  melihat  akurasi  dan  prediksi  pemeliharaan  yang  dihasilkan algoritma terbaik. Metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Metode penelitian.
Tahapan penelitian yang dijelaskan pada gambar 2, maka setelah data sudah dikumpulkan, maka  dilakukan  data  pre-processing  (pra-pemrosesan  data)  untuk  diolah  dengan  tahap

## Journal Publicuho
ISSN 2621-1351 (online), ISSN 2685-072 9 (print) Volume 7 No 2 (May-July 2024) pp.591-603 Accredited SINTA 4 , SK.NOMOR 105/E/KPT/2022 Open Access at: https://journalpublicuho.uho.ac.id/index.php/journal/index DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412
seleksi  data,  deskripsi  data,  pembersihan  data,  dan  transformasi  data.  Berdasarkan  apa yang  dijelaskan  oleh  Raschka  (2020),  bahwa  data  yang  sudah  dipersiapkan  akan  dipisah menjadi data latih dan data uji, kemudian proporsi data dibuat berdasarkan rasio data yang umumnya adalah 60/40, 70/30, atau 80/20. Dengan penjelasan tersebut, maka data dibagi menjadi  data latih  dan  data uji dengan rasio70%  :  30%  yang  dianggap rasio  yang  optimal untuk  menghasilkan  model  data.  Kemudian,  pemodelan  dilakukan  dengan  algoritma klasifikasi  Naive  Bayes,  Decision  Tree.  Data  yang  sudah  dimodelkan  akan  dievaluasi  untuk hasil klasifikasinya, untuk tahapannya dapat diketahui sebagai berikut :

## Business Understanding
Business  understanding  merupakan  proses  bisnis  untuk  menilai  suatu  situasi  dengan mengetahui tujuan data mining. Penelitian ini memiliki tujuan data mining untuk mendukung proses  pemeliharan  kendaraan  operasional  secara  berkala  efektif  dengan  menghindari aspek  permasalahan  penelitian,  sehingga  menghasilkan  nilai  tambah  pada  suatu perusahaan.

## Data Understanding
Tahapan ini menjelaskan proses pengumpulan data, dengan melakukan Analisa data juga evaluasi  kualitas  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  Proses  perijinan  data  diajukan untuk memperoleh data transaksi penggunaan kendaraan operasional tahun 2022 sejumlah 44 record data, dan tahun 2023 sejumlah 78 record data.

## Konstruksi Model
Konstruksi model penelitian ini memiliki kerangka waktu yang digunakan dari data window di data  latih.  Data  latih  adalah  data  pemeliharaan  kendaraan  operasional  selama  1  tahun dimulai dari tahun 2022-2023.

## Data Processing
Tahapan  ini  merupakan  pembersihan  data  dengan  mengelompokan  atribut-atribut  atau field yang telah terpilih menjadi 1tabel.
Tabel 1. Data Prosesing Pemeliharaan Kendaraan Operasional Field Keterangan GeneralRepair kegiatan yang dilakukan untuk memelihara dan memperbaiki peralatan,  mesin,  kendaraan,  atau  infrastruktur agar  tetap  berfungsi  dengan  aman  dalam  kondisi  optimal dan menghindari kerusakan yang lebih serius. PeriodicMaintenance Kegiatan  pemeriksaan,  pelumasan,  penyetelan,  dan penggantian komponen tertentu untuk mencegah kerusakan dan memperpanjang umur kendaraan BodyRepair Kegiatan mengembalikan penampilan dan fungsi struktur luar kendaraan, termasuk rangka, panel bodi, dan cat.

## ANALISIS PEMELIHARAAN PREDIKTIF KENDARAAN OPERASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE
Volume 7 Number 2 (May-July 2024), pp.591-603                                                          Islamia Nuraini. et.al DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412 Accredited SINTA 4 , SK. NOMOR 105/E/KPT/2022

## Data latih dan Data Uji
Tahapan ini merupakan data yang sudah dipersiapkan akan dipisah menjadi data latih dan data  uji,  kemudian  proporsi  data  dibuat  berdasarkan  rasio  data  yang  umumnya  adalah 60/40, 70/30, atau 80/20. Dengan penjelasan tersebut, maka data dibagi menjadi data latih dan  data  uji  dengan  rasio70%:30%  yang  dianggap  rasio  yang  optimal  untuk  menghasilkan model data.

## Segmentasi Pemeliharaan Prediktif Kendaraan Operasional
Segmentasi  adalah  proses  mengidentifikasi  pemeliharaan  kendaraan  operasional berdasarkan aspek permasalahan perusahaan dengan 3 kategori yaitu:

## 1. General repair
General  repair  atau  perbaikan  umum  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  memelihara dan  memperbaiki  peralatan,  mesin,  kendaraan,  atau  infrastruktur  agar  tetap  berfungsi dengan baik dan aman. Dalam konteks kendaraan operasional perusahaan, general repair mencakup  berbagai  jenis  perawatan  dan  perbaikan  yang  diperlukan  untuk  menjaga kendaraan dalam kondisi optimal dan menghindari kerusakan yang lebih serius.
a. Keandalan:  Memastikan  kendaraan  selalu  siap  digunakan  tanpa  risiko  kerusakan mendadak yang dapat mengganggu operasional.
b. Keselamatan:  Meningkatkan  keselamatan  pengemudi  dan  penumpang  dengan memastikan semua sistem kendaraan berfungsi dengan baik.
c. Efisiensi  Biaya:  Mengurangi  biaya  perbaikan  besar dengan melakukan  perawatan  rutin dan perbaikan kecil secara tepat waktu.
d. Umur  Panjang  Kendaraan:  Memperpanjang  masa  pakai  kendaraan  dengan  menjaga kondisi komponen dan sistem kendaraan.

## 2. Periodic Maintenance
Perawatan berkala adalah serangkaian kegiatan yang dilakukan secara rutin pada interval waktu tertentu atau berdasarkan jarak tempuh untuk memastikan bahwa peralatan, mesin, atau  kendaraan  tetap  berfungsi  dengan  baik  dan  dapat  diandalkan.  Dalam  konteks kendaraan  operasional  perusahaan,  periodic  maintenance  melibatkan  pemeriksaan, pelumasan,  penyetelan,  dan  penggantian  komponen  tertentu  untuk mencegah  kerusakan dan memperpanjang umur kendaraan.
a. Mencegah  Kerusakan  Mendadak:  Dengan  melakukan  perawatan  berkala,  potensi kerusakan dapat dideteksi dan diperbaiki sebelum menjadi masalah besar.
b. Menjaga  Performa  Optimal:  Kendaraan  yang  dirawat  secara  berkala  akan  beroperasi pada  performa  optimal,  yang  berarti  efisiensi  bahan  bakar  lebih  baik  dan  kinerja keseluruhan yang lebih stabil.
c. Meningkatkan  Keselamatan:  Perawatan  berkala  memastikan  semua  sistem  kendaraan berfungsi dengan baik, sehingga mengurangi risiko kecelakaan akibat kerusakan teknis.

## Journal Publicuho
ISSN 2621-1351 (online), ISSN 2685-072 9 (print) Volume 7 No 2 (May-July 2024) pp.591-603 Accredited SINTA 4 , SK.NOMOR 105/E/KPT/2022 Open Access at: https://journalpublicuho.uho.ac.id/index.php/journal/index DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412
d. Memperpanjang Umur Kendaraan: Pemeliharaan rutin membantu mengurangi keausan komponen, memperpanjang masa pakai kendaraan.
3. Body Repair
Proses  perbaikan  dan  pemulihan  komponen  eksterior  kendaraan  yang  mengalami kerusakan  akibat  kecelakaan,  benturan,  atau  keausan  alami.  Body  repair  melibatkan berbagai  teknik  untuk  mengembalikan  penampilan  dan  fungsi  struktur  luar  kendaraan, termasuk rangka, panel bodi, dan cat.
a. Estetika:  Mengembalikan  penampilan  kendaraan  sehingga  terlihat  seperti  baru  dan meningkatkan nilai jual kembali
b. Keselamatan:  Memastikan  bahwa  komponen  struktural  dan  bodi  kendaraan  berfungsi dengan baik, yang penting untuk keselamatan pengemudi dan penumpang.
c. Perlindungan:  Mencegah  kerusakan  lebih  lanjut  akibat  korosi  atau  keausan  dengan memperbaiki dan melindungi permukaan yang rusak.
d. Kepuasan  Pengemudi:  Meningkatkan  kepuasan  pengguna  kendaraan  dengan mengembalikan kondisi estetis dan fungsional kendaraan.
Pembangunan Model Decision Tree dan Na ï ve Bayes
Tahapan Pembangunan model decision tree yaitu algoritma yang membagi data ke dalam subset berdasarkan fitur yang paling penting untuk klasifikasi atau regresi. Sedangkan Naïve Bayes  adalah  algoritma  berbasis  probabilitas  yang  mengasumsikan  independensi  antara fitur-fitur  dengan  perbandingan  persentase  70/30  (70%  sebagai  data  training  &  30%  data testing) dengan tabel 2. Sebagai berikut.
Tabel 2. Ratio Parameter Ratio Parameter  Hasil Data Training 0.70 Data Testing 0.30

## Evaluasi Perbaikan
Evaluasi perbaikan analisis pemeliharaan prediktif menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Decision  Tree  memerlukan  analisis  menyeluruh  terhadap  kinerja  model,  identifikasi  area perbaikan,  dan  implementasi  perbaikan  tersebut.  Dengan  menggunakan  metrik  evaluasi yang  tepat,  dan  pemantauan  berkelanjutan,  model  dapat  terus  dioptimalkan  untuk memberikan prediksi yang lebih akurat dan andal dalam pemeliharaan prediktif kendaraan operasional perusahaan.

## ANALISIS PEMELIHARAAN PREDIKTIF KENDARAAN OPERASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE
Volume 7 Number 2 (May-July 2024), pp.591-603                                                          Islamia Nuraini. et.al DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412 Accredited SINTA 4 , SK. NOMOR 105/E/KPT/2022

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan Naïve Bayes dan Decision Tree .
Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi RapidMiner  Studio  Educational 10.1.003  untuk melakukan pemodelan Naïve Bayes dan Decision tree seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Implementasi  pengolahan  data  mining  dengan  Example  Set  (44  examples,  1  special attribute,  6  regular  attribute)  kemudian  split  data  70%  untuk  data  training  dan  30%  untuk data  testing.  Untuk  label  menggunakan Service  Type ,  yaitu Periodic  Maintenance (PM),
General Repair (GR), dan Body Repair (BR).
Gambar 2. Pemodelan Naïve Bayes dan Decision Tree .
Hasil akurasi prediksi dari Naïve Bayes dan Decision Tree dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil akurasi prediksi dari Naïve Bayes dan Decision Tree.
Performance  Vector  Naïve  Bayes dengan accuracy 33.33%  dan Performance  Vector Decision  Tree dengan accuracy 75.00%.  Kinerja  algoritma Decision  Tree lebih  baik  dari Naïve Bayes . Detail confusion matrix hasil dari algoritma Decision Tree dapat dilihat pada Gambar 4.

## Journal Publicuho
ISSN 2621-1351 (online), ISSN 2685-072 9 (print) Volume 7 No 2 (May-July 2024) pp.591-603 Accredited SINTA 4 , SK.NOMOR 105/E/KPT/2022 Open Access at: https://journalpublicuho.uho.ac.id/index.php/journal/index DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412

## Gambar 4. Performansi NaÏive Bayes
Gambar 5 menjelaskan bahwa  performansi NaÏive Bayes dengan nilai akurasi GR (General Repair) persentase 33.333%, PM (Periodic Maintenance) persentase 100%, dan BR (Body Repair) persentase 20% .
Gambar 5. Confusion matrix hasil algoritma Decision Tree .
Gambar 6 merupakan hasil prediksi pemeliharaan kendaraan dapat dilihat pada dengan total pemeliharaan sebanyak 12 kali (BR 1 kali, GR 2 kali, dan PM 9 kali).

## ANALISIS PEMELIHARAAN PREDIKTIF KENDARAAN OPERASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE
Volume 7 Number 2 (May-July 2024), pp.591-603                                                          Islamia Nuraini. et.al DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412 Accredited SINTA 4 , SK. NOMOR 105/E/KPT/2022
Gambar 6 menjelaskan bahwa Prediction Service Type (PM) menghasilkan nilai lebih tinggi mencapai 9.
Kontribusi penelitian ini mampu memberikan hasil yang signifikan bagi peningkatan efisiensi,  pengurangan  biaya,  dan  peningkatan  keselamatan  serta  keberlanjutan operasional.  Dikarenakan,  manajerial  perusahaan  selama  ini  tidak  melaksanakan pemeliharaan berkala secara tepat sasaran terhadap kendaraan operasional perusahaan itu  optimalisasi  rute,  manajemen  waktu,  pemeliharaan  preventive  dan  prediktif, downtime kendaraan,  biaya    bahan  bakar,  biaya  pemeliharaan,  lingkungan,  keberlanjutan, keselamatan  dan  kepatuhan,  teknologi  dan  inovasi  perusahaan  dengan  melakukan pemeliharaan kendaraan operasional tersebut.

## KESIMPULAN
Kesimpulan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa tingkat akurasi metode Naïve Bayes 33.33% dan Decision Tree 75.00%, sehingga untuk penelitian ini metode Decision Tree diteruskan untuk prediksi. Hasil Decision Tree prediksi pemeliharaan kendaraan dengan total pemeliharaan sebanyak 12 kali (BR 1 kali, GR 2 kali, dan PM 9 kali). Selanjutnya, penelitian diharapkan dapat menampilkan detail penjadwalan pemeliharaan dari hasil proses data mining tersebut.
Pengukuran  kinerja  sebuah  algoritma  data  mining  dapat  dilakukan  berdasarkan beberapa  kriteria  antar  lain  akurasi,  kecepatan  komputasi,  robustness,  skalabilitas  dan interpretabilitas.  Penelitian  ini  baru  menggunakan  satu  kriteria  yaitu  berdasarkan  akurasi. Akan  lebih  baik  jika  semua  kriteria  diuji  coba  agar  algoritma  yang  diteliti  lebih  teruji kinerjanya.  Akurasi  sebuah  algoritma  bisa  ditingkatkan  dengan  menggunakan  beberapa teknik  antara  lain  teknik  bagging  dan  boosting.  Penelitian  ini  juga  belum  menggunakan kedua  teknik  tersebut  untuk  meningkatkan  akurasi  karena  penelitian  ini  hanya  terbatas pada  perbandingan  algoritma  decision  tree  dan  naïve  bayes  .  Penelitian  ini  juga menggunakan  data  sampel  yang  cukup  terbatas  pada  perusahaan  dengan  kendaraan operasional  yang  dengan  menentukan  waktu  pemeliharaan  prediktif  kendaraan berdasarkan database service record menggunakan Naïve Bayes dan Decision Tree . Untuk mengestimasi  akurasi  sebuah  algoritma  akan  lebih  baik  jika  jumlah  data  sampel  yang digunakan  mendekati  populasi  yang  ada.  Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya,  data perusahaan  yang  digunakan  lebih  banyak  dibandingkan  penelitian  ini  agar pengklasifikasian data jauh lebih akurat.

## Journal Publicuho
ISSN 2621-1351 (online), ISSN 2685-072 9 (print) Volume 7 No 2 (May-July 2024) pp.591-603 Accredited SINTA 4 , SK.NOMOR 105/E/KPT/2022 Open Access at: https://journalpublicuho.uho.ac.id/index.php/journal/index DOI: https://doi.org/10.35817/publicuho.v7i2.412

## DAFTAR PUSTAKA

## Buku
Daniel  T.  Larose.  Discovering  Knowledge  In  Data,  an  Introduction  to  Data  Mining.  Wiley Interscience, New Jersey, 2005.
Data Mining, Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Graha Ilmu, Yogyakarta, 2007.

## Artikel
AlGanem, H. S., & Abdallah, S. (2022). Exploring  the  Hidden  Patterns Data to Predict Failures of  Heavy  Vehicles.  In Recent  Innovations  in  Artificial  Intelligence  and  Smart Applications (pp. 171-187). Cham: Springer International Publishing.
Blank,  S.  (2013,  May).  Why  the  Lean  Start-Up  Changes  Everything.  Harvard  Business  Review. https://hbr.org/2013/05/why-the-lean-start-up-changes-everything
Dellermann,  D.,  Ebel,  P.,  Lipusch,  N.,  Popp,  K.  M.,  &  Leimeister,  J.  M.  (2017).  Finding  the Unicorn:  Predicting  Early  Stage  Startup  Success  Through  a  Hybrid  Intelligence Method.  International  Conference  on  Information  Systems  (ICIS),  1 – 12. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3159123
Çınar, Z. M., Abdussalam Nuhu, A., Zeeshan, Q., Korhan, O., Asmael, M., & Safaei, B. (2020). Machine  learning  in  predictive  maintenance  towards  sustainable  smart manufacturing in industry 4.0. Sustainability , 12 (19), 8211
Glupker, J., Nair, V., Richman, B., Riener, K., & Sharma, A. (2019). Predicting investor success using  graph  theory  and  machine  learning.  Journal  of  Investment  Management, 17(1), 92 – 103.
Gupta, S., Pienta, R., Tamersoy, A., Chau, D. H., & Basole, R. C. (2015). Identifying Successful Investors in the Startup Ecosystem. Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, 39 – 40. https://doi.org/10.1145/2740908.2742743
Hastuti,  K.  (2012).  Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  untuk  Prediksi Mahasiswa  Non  Aktif.  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Terapan 2012, 14(1), 241 – 249
Jain,  M.,  Vasdev,  D.,  Pal,  K.,  &  Sharma, V.  (2022).  Systematic  literature  review  on  predictive maintenance  of  vehicles  and  diagnosis  of  vehicle's  health  using  machine  learning techniques. Computational Intelligence , 38 (6), 1990-2008.
Massaro,  A.,  Selicato,  S.,  &  Galiano,  A.  (2020).  Predictive  maintenance  of  bus  fleet  by intelligent smart electronic board implementing artificial intelligence. IoT , 1 (2), 12.
Prakash  P.  Shenoy  dan  Lili  Sun.  Using  bayesian  networks  for  bankruptcy  prediction  :  Some methodological  issues.  In  European  Journal  of  Operational  Research,  volume  18, pages 738 – 753, 2007.
Shodiqin,  H.  (2022).  Sustainable  Maintenance  Melalui  Prediksi  Preventive  Maintenance  di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT Krakatau Steel (Persero) Tbk dengan Algoritma Naïve Bayes  Classifier  dan  Decision  Tree. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi) , 9 (2), 876-890
Subqi, F. M., & Anggraini, D. (2021). Data Mining Untuk Pemeliharaan Prediktif Mesin Produksi berdasarkan Database Kerusakan Mesin menggunakan Naïve Bayes
Theissler, A., Pérez-Velázquez, J., Kettelgerdes, M., & Elger, G. (2021). Predictive maintenance enabled  by  machine  learning:  Use  cases  and  challenges  in  the  automotive industry. Reliability engineering & system safety , 215 , 107864.